Проверьте наличие ближайшего значения в столбце - PullRequest
Новая
       21

Проверьте наличие ближайшего значения в столбце

0 голосов
/ 18 декабря 2018

Есть ли способ проверить, какое значение в векторе / столбце является ближайшим к данному значению?

так, например, у меня есть столбец с количеством дней: days: 50, 49, 59, 180, 170, 199, 200

Я хочу создать новый столбец в кадре данных, который помечаетX каждый раз, когда столбец дней имеет значение 183 или близко к 183

Это должно выглядеть так: 

DAYS         new column
0            
12
12
14
133
140           X
0
12
14
15
178 
183           X
0
15
30
72
172           X

Надеюсь, вы можете мне помочь!

1 Ответ

0 голосов
/ 18 декабря 2018

Вы ищете локальные максимумы, по сути.Начните с нормализации ваших данных до вашей цели, то есть 183, и ищите значения, близкие к нулю.Это ваши локальные максимумы.Я добавил данные со значениями, превышающими вашу цель для демонстрации. 

df <- data.frame(DAYS = c(0,12,12,14,133,140,0,12,14,15,178,183,184,190,0,15,30,72,172,172.5))
df$localmin <- abs(df$DAYS - 183)
df

> df
    DAYS localmin
1    0.0    183.0
2   12.0    171.0
3   12.0    171.0
4   14.0    169.0
5  133.0     50.0
6  140.0     43.0
7    0.0    183.0
8   12.0    171.0
9   14.0    169.0
10  15.0    168.0
11 178.0      5.0
12 183.0      0.0
13 184.0      1.0
14 190.0      7.0
15   0.0    183.0
16  15.0    168.0
17  30.0    153.0
18  72.0    111.0
19 172.0     11.0
20 172.5     10.5


targets <- which(diff(sign(diff(c(df$localmin, 183)))) == 2) + 1L
df$targets <- 0
df$targets[targets] <- 1
df

> df
    DAYS localmin targets
1    0.0    183.0       0
2   12.0    171.0       0
3   12.0    171.0       0
4   14.0    169.0       0
5  133.0     50.0       0
6  140.0     43.0       1
7    0.0    183.0       0
8   12.0    171.0       0
9   14.0    169.0       0
10  15.0    168.0       0
11 178.0      5.0       0
12 183.0      0.0       1
13 184.0      1.0       0
14 190.0      7.0       0
15   0.0    183.0       0
16  15.0    168.0       0
17  30.0    153.0       0
18  72.0    111.0       0
19 172.0     11.0       0
20 172.5     10.5       1
...